全国大学生创新创业训练计划项目

随着国家科技的持续创新发展，“AI+化学实验室”的价值和潜力不断被人们挖掘，基于社会、国家的需求和计算机技术的发展，我们确定了我的项目研究的主要内容为高校化学实验室开发一套高校化学实验室安全检测系统。

考虑到各高校化学实验室的硬件设施层次不齐，以及各高校对保障化学实验室安全的迫切需求，所以我们项目核心就是在不占用太多资源的情况下，做到实时、精准和高效地完成对化学实验室的安全检测。

我们确定了检测的三大内容：实验环境的不安全因素、人的不安全行为和物的不安全状态。除此之外，系统还需要对以上出现的问题进行统计分析和大屏可视化，以便更好的发现问题、解决问题。

首先，我们团队采用化学实验室内已有的监控摄像头采集实时视频数据，并以流媒体形式发送到边缘计算设备（Atlas 200I DK A2或Atlas 800），实现实时高效的数据采集和响应能力的同时，降低了整体系统的成本、提高了数据的隐私和安全性。

然后，我们应用了轻量化、高精度的PP-YOLOE+的目标检测模型来检测实验室内的人、物体及各种环境异常情况，以提高监测数据的准确性和可靠性，最大程度地减少误报和漏报的情况，高精度的算法使得安全隐患问题无处藏身。这将大大提升实验室安全管理的能力、防止潜在的危险事故发生、降低实验室的风险和损失。

最后，我们为系统设计了后台管理模块（本地服务器）和终端模块（Pad）来输出检测结果和预警。我们的系统能够同时检测和输出多个安全指标。这种多功能性使得我们的产品更加全面，可以满足不同实验室的需求。并且，我们的系统能具备远程访问和控制的能力，使得操作人员可以在任何时间和地点查看实验室的状态并采取必要的行动。